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			<div class="article">
				<div class="title">1. 基于人工智能的药物设计方法研究</div>
				<div class="text">AI作为一种强大的数据挖掘和分析技术已经涉及新药研发的各个阶段，有望推动创新药物先导分子的筛选、设计和发现，但基于AI的数据驱动式创新药物设计和筛选方法仍存在若干亟待解决的问题。我们课题组的核心研究方向是围绕药物设计中的难点问题，应用大数据和AI技术发展高精度及高效的活性分子虚拟筛选方法、成药性预测方法、全新结构设计方法、逆合成预测方法以及靶标预测方法等，并开发整合的高精度药物设计和筛选软件平台。例如，我们开发了基于知识图谱和推荐系统的药物-靶标相互作用预测方法KGE-NFM，其在多个基准数据集上比传统方法表现出更优的预测精度 [1]；发展了基于Transformer、知识蒸馏（knowledge distillation）和强化学习的多约束分子生成新方法MCMG，其可以高效遍历复杂的化学空间以寻找满足多种性质约束的新型化合物，为先导结构的发现提供了功能强大的计算工具（图1）[2~3]；发展了一种新型的基于图表示学习的蛋白-小分子相互作用的打分方法IGN，其性能显著优于同类机器学习打分方法和分子对接程序 [3]；系统研究了机器学习打分函数中的若干关键问题，开发了蛋白-小分子相互作用特征提取、个性化打分函数构建以及虚拟筛选在线计算平台ASFP [4~8]；创造性提出了计算生物靶标谱（CBFP）的概念，并将其作为新型分子表征实现骨架跃迁的新思路，成功发现具有全新骨架的强效PARP1抑制剂和DprE1抑制剂，证明其与传统化学表征相比具有更优的新骨架发现能力 [9~10]。</div>
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